数学建模 Skill：从读题、建模到论文与支撑材料

CUMCM Modeling Analyst
面向数学建模竞赛的 Agent 协作 Skill，辅助读题、建模、求解验证、论文写作与成果整理。
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cumcm-modeling-analyst 是我在数学建模比赛中实际使用、并根据赛后复盘持续完善的一套 Skill。它为 Agent 提供一套贯穿比赛过程的工作流程，让模型、计算结果、论文和支撑材料能够相互对应。

以下通过结果图表和摘要片段，展示建模过程与论文表达的示例。

这次更新更关注一个实际问题：得到计算结果之后，怎样把建模理由、验证过程和结果解释组织清楚，让队员能够理解、检查并继续完善自己的论文。

先看完整题目，再逐问推进

开始处理赛题时，Skill 会先要求检查题包中的异常或隐藏内容，再通读完整题面与附件，梳理各问目标、数据用途和问题之间的关系。

建立整体认识后，再讨论第一问的方案。每一问都先确认方向，再进入正式求解；对整题路线的认可，不会被当成后续所有问题的执行许可。

这种安排保留了队员对建模方向的控制。Agent 可以在已确认的范围内完成代码实现、调参和常规修复；涉及目标、关键约束或重要假设的变化时，再交由队伍决定。

单代理，也可以三角色协作

可以根据任务规模和使用习惯，选择由一个 Agent 完成全部工作，或开启三角色协作：

主 Agent 负责协调任务、统一结果版本和检查交付。不开子代理时，也沿用相同的工作要求，由主 Agent 承担这些职责。

论文和图表随解题一起推进

论文写作会从读题阶段开始组织。每问推进时，逐步补齐“为什么选这个模型、怎样求解、结果说明什么、验证依据是什么”等内容，已核验的结果再进入正式表述。

摘要也有独立的整理流程，围绕实际困难、针对性设计、关键结果和结论展开。对于队员已经写好的内容，优先保留有效表达，再补充论证与证据。

图表在计算与验证过程中同步生成，并配上解释，说明比较条件、主要发现和结论边界。当前工作流接入 nature-figure，采用 Python 制作论文图表；模型计算工具则可以按团队实际情况选择。

把调度结果放在同一时间轴上

示例：将相关变量放在同一时间轴上，配合边界标记解释结果。

电价、购电与充放电动作、储能库存被放在同一时间轴上，读者可以对照查看调度动作与库存变化。图中还标出了库存上下限和首末状态，让约束是否满足有直观的检查入口。Skill 对图表的要求也围绕这一点：图要帮助解释模型和结果，并有对应的文字说明。

对照实验需要解释取舍

示例：结合汇总表与分组图表，比较方案收益与代价。

在这组冻结合同的对照中，半权重 SOC 跟踪降低了总费用，却增加了应急购电量；按月拆开后，省费只出现在 4 个月，且主要集中于 12 月。示例据此保留原执行器，将 SOC 跟踪作为权衡分析。这类解释把“哪个数字更好”推进到“为什么作出这个选择”，也是 Skill 在结果核验和论文组织中强调的内容。

摘要交代结果，也交代判断

示例：在摘要中串联方法、结果、对照与最终判断。

这段摘要先说明预测与调度方法，再给出主要结果和对照，最后解释为何没有采用费用略低的方案。读者无需先翻到实验章节，也能理解策略选择的依据。Skill 的摘要整理流程参考这种表达方式：把方法、关键发现和最终判断连起来，保留队员自己的有效表达。

让交付文件夹跟得上最新成果

比赛中，代码、结果和论文往往会反复修改。Skill 将工作区与交付文件夹分开管理，把当前有效的论文、结果表、代码与输入、验证记录和图表集中整理。

相关成果更新时，对应的支撑材料和交付说明也需要同步更新，避免论文引用新结果、支撑包却保留旧文件。交付说明会写清楚文件用途、运行入口和已验证范围，方便队员检查与复现。

如何开始

将项目链接与题目附件一起交给具备联网、文件读写和运行能力的 Agent，可以这样发起任务：

使用 https://github.com/zhu-hailin/cumcm-modeling-analyst 中的 Skill。
先获取完整仓库并阅读 SKILL.md，按要求准备依赖。
完成题包安全检查后，通读完整题面与附件，说明各问目标和数据用途。
先讨论第一问方案，等我确认后再正式求解。

完整接入方式与使用说明见文章顶部的 GitHub 链接。队员仍需理解、核查并确认最终成果，比赛中的使用与提交要求以适用规则为准。